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dc.creatorMartínez, Sergio
dc.creatorSalas, Brenda
dc.creatorPérez, Nora
dc.creatorNeme, Antonio
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:06Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:06Z
dc.date.issued2024-10-17
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3947
dc.descriptionArtículo académico que describe la aplicación de algoritmos de detección de anomalías no supervisadas al uso de codones de los genomas de miles de virus SARS COV2 aislados en México. El uso de codones condensa la frecuencia relativa de aparición de tripletes de nucleótidos, o codones, que codifican aminoácidos, los bloques básicos de las proteínas. Al aplicar varios algoritmos, se detectan patrones que son de relevancia epidemiológica.
dc.publisherSpringer Nature Link
dc.subjectPredicción y modelos estadísticos
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleUnsupervised Anomaly Detection Algorithms Unveil Relevant Temporal and Spatial Patterns in the SARS COV2 Codon Usage in México
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsAnomaly detection
dc.subject.keywordsDetección de anomalías
dc.subject.keywordsUnsupervised learning
dc.subject.keywordsAprendizaje no supervisado
dc.subject.keywordsCodon usage bias
dc.subject.keywordsSesgo en el uso de codones
dc.subject.keywordsTemporal spatial patterns
dc.subject.keywordsPatrones temporales espaciales
dc.subject.keywordsMachine learning algorithms
dc.subject.keywordsAlgoritmos de aprendizaje automático
dc.subject.keywordsGenomic data analysis
dc.subject.keywordsAnálisis de datos genómicos
dc.identifier.urlhttp://doi.org/10.1007/978-3-031-75543-9_3
dc.identifier.bibliographiccitationMartínez, S., Salas, B., Pérez, N., & Neme, A. (2025). Unsupervised Anomaly Detection Algorithms Unveil Relevant Temporal and Spatial Patterns in the SARS COV2 Codon Usage in México. En L. Martínez-Villaseñor & G. Ochoa-Ruiz (Eds.), Advances in Soft Computing. MICAI 2024. Lecture Notes in Computer Science (vol. 15247, pp. 29-42). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-75543-9_3
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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